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基于神经网络的货运距离预测研究

         

摘要

cqvip:为实现交通运输资源及物流资源的合理配置,以五种货运交通方式的运输距离为研究对象,在MATLAB中使用BP和径向基函数(RBF)神经网络预测模型预测五种交通运输方式运输货物所需要的平均距离,提出用BP、径向基函数模拟货运平均运输距离以及不同运输工具运输货物所需运距之间关系的方法。根据货运的实际工作状况,分别建立五维输入向量、一维输出向量的BP、径向基函数(RBF)神经网络模型,通过试验训练预测网络,并通过相关数据预测下一年货运的平均运距。结果表明,预测结果接近真实值,两种神经网络模型的预测结果在不同程度上呈现出较高的精确度。

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